डिजिटल मार्केटिंगमध्ये AI कसे कार्य करते

डिजिटल मार्केटिंगमधील AI हे आज व्यवसायात सर्वात जास्त गाजावाजा केलेले आणि कमी वितरित केलेले वचन बनले आहे. परंतु “क्रांतिकारी परिवर्तन” बद्दलच्या सर्व कॉर्पोरेट निरर्थक गोष्टींच्या खाली, काही कंपन्या AI चा अशा प्रकारे वापर करून मोठ्या प्रमाणात पैसे कमावत आहेत जे तुम्हाला परिषदेत कंटाळा आणतील.

मी गेल्या वर्षभरात या कंपन्यांचा शोध घेतला आणि मला जे आढळले ते आश्चर्यकारक होते. सर्वात मोठे विजेते 'उद्योग विस्कळीत करण्यासाठी' किंवा 'ग्राहक अनुभवांमध्ये क्रांती घडवण्यासाठी' AI वापरत नाहीत. ते लाखो डॉलर्सची किंमत असलेल्या लाजिरवाण्या सोप्या समस्या सोडवत आहेत.

डिजिटल मार्केटिंगमधील AI केस स्टडीज आणि ROI परिणाम

मार्केटिंगमध्ये AI मधून प्रत्यक्षात पैसे कमावणाऱ्या कंपन्या त्या नाहीत ज्या त्याबद्दल सर्वात जास्त आवाज करत आहेत. त्या शांतपणे विशिष्ट समस्या सोडवण्यासाठी त्याचा वापर करत आहेत ज्या वास्तविक, मोजता येण्याजोग्या परिणामांमध्ये लाखो किमतीच्या आहेत.

यापैकी अनेक यश लहान, व्यावहारिक आव्हानांना सामोरे जाण्यामुळे येतात, मोठ्या “AI परिवर्तनांना” सुरू करण्याऐवजी. त्यांच्या उद्योगांना पुन्हा शोधण्याचा प्रयत्न करण्याऐवजी, ते ग्राहक गळतीचा अंदाज लावणे, ईमेल पाठवण्याची वेळ सुधारणे किंवा नियमित ग्राहक प्रश्नांना स्वयंचलित करणे यासारख्या गोष्टींवर लक्ष केंद्रित करत आहेत.

या कंपन्या परिणामांचे वेडगळपणे मोजमाप करतात आणि केवळ ROI देणाऱ्या गोष्टींचा विस्तार करतात. पुढील विभागांमध्ये, तुम्हाला Grab, The Economist आणि Netflix सारख्या ब्रँड्सची वास्तविक उदाहरणे दिसतील, जे लक्ष्यित AI अंमलबजावणीमुळे शांतपणे लाखो कमावत आहेत.

एआय मार्केटिंग रणनीती अयशस्वी होण्याची कारणे

काय काम करत आहे यावर जाण्यापूर्वी, खोलीतील हत्तीला संबोधित करूया: बहुतेक AI मार्केटिंग उपक्रम महागडे आपत्तिमय आहेत.

मी नुकतेच “डेव्हिड सी” यांच्याशी बोललो, जे एका सॉफ्टवेअर कंपनीचे मार्केटिंग डायरेक्टर आहेत. त्यांनी गेल्या वर्षी AI मार्केटिंग प्लॅटफॉर्मवर £180,000 खर्च केले. परिणाम काय? “आम्ही पूर्वीपेक्षा जास्त कंटेंट तयार केला,” ते मला म्हणाले, “पण आमचे रूपांतरण दर प्रत्यक्षात कमी झाले.”

समस्या तंत्रज्ञानाची नव्हती; तर त्यांनी चुकीच्या गोष्टी स्वयंचलित केल्या होत्या. त्यांनी अधिक ब्लॉग पोस्ट तयार करण्यासाठी AI वापरले, जेव्हा त्यांची खरी समस्या अशी होती की त्यांच्याकडे आधीपासून असलेल्या पोस्ट कोणीही वाचत नव्हते. एक शास्त्रीय चूक: रणनीती समस्येवर तंत्रज्ञान फेकणे.

विपणनामध्ये AI मधून प्रत्यक्षात पैसे कमावणाऱ्या कंपन्यांमध्ये तीन वैशिष्ट्ये आहेत ज्याकडे बहुतेक दुर्लक्ष करतात:

ते मूर्खपणे लहान सुरू होतात. “AI परिवर्तन रोडमॅप्स” नाहीत, तर “पुढील महिन्यात कोणते ग्राहक सदस्यता रद्द करतील याचा आपण अंदाज लावू शकतो का?” बस एवढेच.

ते प्रत्येक गोष्टीचे वेड्यासारखे मोजमाप करतात. जर एखाद्या AI टूलने 90 दिवसांच्या आत मोजता येण्याजोग्या सुधारणा दर्शवल्या नाहीत, तर ते ते टाकून देतात. कोणतेही अपवाद नाहीत, कोणतेही “सामरिक मूल्य” चे बहाणे नाहीत.

ते सर्व सर्जनशील किंवा भावनिक गोष्टींसाठी मानवांना प्रभारी ठेवतात. AI नमुना ओळख आणि डेटा प्रक्रिया हाताळते. मानवांना मानव असण्याचा अनुभव कसा असतो हे समजून घेण्यासाठी आवश्यक असलेल्या सर्व गोष्टी हाताळतात.

यशस्वी एआय मार्केटिंग उदाहरणे जी कार्य करतात

90% खर्च कपात कोणीही पाहिली नाही

मलेशियन राइड-हेलिंग कंपनी Grab ने सहा आंतरराष्ट्रीय बाजारपेठांमध्ये ग्राहक सेवा हाताळण्यासाठी Ada नावाच्या AI प्लॅटफॉर्मसोबत भागीदारी केली. AI चॅटबॉट्स जटिल समस्या सोडवण्याचा प्रयत्न करत नाहीत—ते "माझी ऑर्डर कुठे आहे?" आणि "मी माझी पेमेंट पद्धत कशी बदलू?" यांसारख्या कंटाळवाण्या गोष्टी हाताळतात.

परिणाम: ग्राहक क्वेरी बॅकलॉगमध्ये 90% घट, सहा नवीन बाजारपेठांमध्ये यशस्वी विस्तार. AI ने मानवी एजंटना जटिल समस्या हाताळण्यासाठी मोकळे केले ज्यांना खरोखर सहानुभूती आणि सर्जनशील समस्या सोडवण्याची आवश्यकता आहे.

लक्ष्यित कंटाळवाणेपणातून 10:1 ROI

The Economist 2017 मध्ये वाचक गमावत होते. फॅन्सी एआय-जनरेटेड सामग्रीऐवजी, त्यांनी प्रोग्रामॅटिक जाहिरातींसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर केला—मूलतः एआयला वाचकांच्या वर्तणुकीच्या नमुन्यांवर आधारित जाहिराती आपोआप खरेदी आणि ठेवण्याची परवानगी दिली.

AI ने “अनिच्छुक वाचक”—ज्यांनी त्यांच्या सामग्रीशी संवाद साधला होता परंतु सदस्यता घेतली नव्हती अशा लोकांना ओळखले. त्यानंतर त्यांना वेगवेगळ्या प्लॅटफॉर्मवर अचूक वेळेनुसार, अचूक ठिकाणी जाहिरातींसह लक्ष्य केले.

निकाल: केवळ 2020-2021 दरम्यान 3.6 दशलक्ष नवीन वाचक, गुंतवणुकीवर 10:1 परतावा आणि 90,000 नवीन सदस्य. AI ने सामग्री तयार केली नाही; त्याने फक्त योग्य वेळी योग्य लोकांपर्यंत सध्याची सामग्री पोहोचवली.

एक साम्राज्य निर्माण करणारा 80% यशाचा दर

नेटफ्लिक्स वापरकर्त्यांच्या पाहण्यापैकी 80% पेक्षा जास्त पाहण्याचे श्रेय त्याच्या AI शिफारस प्रणालीला देते. पण बहुतेक लोक ही गोष्ट विसरतात: AI तुम्हाला काय आवडेल याचा अंदाज लावण्याचा प्रयत्न करत नाही. ते तुम्ही तुमची सदस्यता रद्द करण्याइतके कशाचा तिरस्कार करणार नाही याचा अंदाज लावते.

यात खूप मोठा फरक आहे. ही सिस्टीम पाहण्याचे नमुने, पूर्णत्वाचे दर, पुन्हा पाहण्याचे वर्तन आणि अगदी थांबण्याचे नमुने यांचे विश्लेषण करते, जेणेकरून तुम्हाला कमीतकमी समाधान देणारी सामग्री सुचवता येईल. यात परिपूर्ण जुळण्या तयार करण्याबद्दल नाही—तर वाईट जुळण्या टाळण्याबद्दल आहे.

उद्योगभरातील AI मार्केटिंग ऍप्लिकेशन्स

व्हॉइस कॉमर्स: 31 दशलक्ष ग्राहक यशोगाथा

स्टारबक्सने त्यांचे मोबाइल ॲप Amazon Alexa सह एकत्रित केले, ज्यामुळे “My Starbucks Barista” तयार झाले. ग्राहक व्हॉइस कमांड वापरून कॉफी ऑर्डर करू शकतात, ड्रिंक्समध्ये बदल करू शकतात आणि पिकअप वेळा निश्चित करू शकतात.

हे अत्याधुनिक असण्याबद्दल नव्हते—ते घर्षण दूर करण्याबद्दल होते. व्हॉइस ऑर्डरिंगला 30 सेकंद लागतात, तर ॲपवर 2-3 मिनिटे लागतात. जेव्हा तुमच्याकडे 31.2 दशलक्ष मोबाइल ग्राहक असतात, तेव्हा लहान फरक, प्रचंड परिणाम होतो.

प्रतिभावान भाग? त्यांनी मानवी बरिस्टांना बदलण्याचा प्रयत्न केला नाही. AI ऑर्डरिंग हाताळते; मानव अजूनही कॉफी बनवतात आणि स्टोअरमधील अनुभव देतात ज्यामुळे लोक परत येतात.

किरकोळ बुद्धिमत्ता: रोलिंग डेटा गोल्डमाइन

हार्डवेअर किरकोळ विक्रेता Lowe’s ने त्यांच्या मोठ्या स्टोअरमध्ये LoweBots नावाचे AI-शक्तीवर चालणारे रोबोट्स तैनात केले. हे रोबोट्स कर्मचाऱ्यांची जागा घेत नाहीत—ते ग्राहकांना उत्पादने शोधण्यात मदत करतात आणि मूलभूत माहिती देतात, तसेच आपोआप इन्व्हेंटरी आणि ग्राहकांच्या हालचालींच्या पद्धतींचा मागोवा घेतात.

वास्तविक मूल्य ग्राहक सेवा नाही; तो डेटा आहे. रोबोट्स खरेदीच्या पद्धती, लोकप्रिय उत्पादन संयोजन आणि स्टोअर लेआउट कार्यक्षमतेबद्दल अंतर्दृष्टी निर्माण करतात जे मॅन्युअली गोळा करणे अशक्य होईल.

क्रिएटिव्ह सहयोग: वापरकर्त्याने तयार केलेली सोन्याची खाण

कोका-कोलाने “क्रिएट रिअल मॅजिक” नावाचे एआय प्लॅटफॉर्म सुरू केले, जे ग्राहकांना ब्रँडेड कलाकृती तयार करण्याची परवानगी देते जी अधिकृत जाहिरात मोहिमांमध्ये दिसू शकते. हे वापरकर्त्याने तयार केलेली सामग्री एआय सर्जनशीलतेला भेटते, ब्रँड गुणवत्ता नियंत्रण राखतो.

हा दृष्टिकोन उत्कृष्ट आहे कारण तो अक्षरशः कोणत्याही खर्चाशिवाय शेकडो सर्जनशील संकल्पना निर्माण करतो, तसेच ग्राहकांना ब्रँडमध्ये भावनिक गुंतवणूक देतो. AI तांत्रिक निर्मिती हाताळते; मानव सर्वोत्तम परिणामांचे क्युरेशन आणि निवड करतात.

डिजिटल मार्केटिंग यशासाठी व्यावहारिक एआय साधने

लोकांना त्रास न देणारे ईमेल मार्केटिंग

सारा रॉड्रिग्ज एका फिटनेस उपकरण कंपनीसाठी ईमेल मार्केटिंग चालवते. एकाच वेळी सर्वांना ईमेल पाठवण्याऐवजी, तिची AI प्रणाली प्रत्येक सदस्य सहसा ईमेल कधी उघडतो याचे विश्लेषण करते आणि प्रत्येक व्यक्तीसाठी इष्टतम वेळी संदेश पाठवते.

परिणाम: ओपन रेटमध्ये 31% वाढ, क्लिक-थ्रू रेटमध्ये 18% वाढ. कोणतीही फॅन्सी पर्सनलायझेशन नाही. कोणतीही डायनॅमिक सामग्री नाही. फक्त चांगली वेळ.

वास्तविक शोध वर्तनाशी जुळणारे SEO

टॉम विल्यम्स, B2B सॉफ्टवेअर कंपनीतील SEO व्यवस्थापक, शोध उद्देशाचे नमुने विश्लेषण करण्यासाठी आणि सामग्रीतील अंतर ओळखण्यासाठी AI वापरतात. AI लेख लिहित नाही; ते केवळ अंदाजे नव्हे तर प्रत्यक्ष शोध वर्तनावर आधारित विषय आणि कीवर्ड सुचवते.

त्याची ऑरगॅनिक ट्रॅफिक आठ महिन्यांत 45% वाढली, कारण AI ने सामग्री तयार केली नाही, तर लोकांना कोणती सामग्री खरोखर हवी आहे हे समजून घेण्यास मदत केली.

सोशल मीडिया ऑटोमेशन जे रोबोटिक वाटत नाही

मार्केटिंग मॅनेजर लिसा पार्कर-जोन्स अनेक प्लॅटफॉर्मवर पोस्ट शेड्यूल करण्यासाठी AI वापरते, परंतु एका ट्विस्टसह: AI सामान्य “सर्वोत्तम पद्धती” फॉलो करण्याऐवजी, तिचे विशिष्ट प्रेक्षक सर्वात जास्त सक्रिय असताना पोस्ट करण्यासाठी प्रतिबद्धता नमुन्यांचे विश्लेषण करते.

तिच्या प्रतिबद्धता दरांमध्ये 27% सुधारणा झाली, कारण तिने तिच्या वास्तविक फॉलोअर्स ऑनलाइन असताना पोस्ट केले, मार्केटिंग ब्लॉग्सनी सांगितले तेव्हा नाही.

टाळण्यासाठी महागड्या AI मार्केटिंग चुका

चूक #1: अंमलबजावणीऐवजी रणनीती स्वयंचलित करणे

कंपन्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर 'कसे' करावे याऐवजी 'काय' करावे हे ठरवण्यासाठी करत आहेत. कृत्रिम बुद्धिमत्ता अंमलबजावणी ऑप्टिमाइझ करण्यात उत्कृष्ट आहे, परंतु धोरणात्मक विचारात ती खूपच खराब आहे. कोणत्या ग्राहकांना लक्ष्य करायचे हे मानवांना ठरवू द्या; त्यांना पोहोचण्याचा सर्वोत्तम मार्ग कृत्रिम बुद्धिमत्तेला शोधू द्या.

चूक #2: अस्तित्वात नसलेल्या समस्या सोडवण्याचा प्रयत्न करणे

कोणतेही AI सोल्यूशन लागू करण्यापूर्वी, विचारा: “मी कोणती विशिष्ट समस्या सोडवण्याचा प्रयत्न करत आहे आणि मी यश कसे मोजणार आहे?” जर उत्तर “वर्धित ग्राहक अनुभव” बद्दल अस्पष्ट कॉर्पोरेट बोलणे असेल, तर तुम्ही कदाचित पैसे वाया घालवत आहात.

चूक #3: जादूची अपेक्षा करणे

AI जादू नाही—ते मोठ्या प्रमाणावर नमुना ओळख आहे. ते डेटामधील ट्रेंड शोधू शकते जे मानवांना दिसणार नाहीत, परंतु ते लोकांना नको असलेल्या उत्पादनांची मागणी निर्माण करू शकत नाही किंवा मूलभूत व्यवसाय समस्यांचे निराकरण करू शकत नाही.

डिजिटल मार्केटिंगमधील उदयोन्मुख एआय ट्रेंड

व्हॉइस सर्च अनुकूलन

व्हॉइस-अ‍ॅक्टिव्हेटेड शोध लोक माहिती कशी शोधतात हे बदलत आहे, ज्यामुळे कीवर्ड-स्टफ केलेल्या वाक्यांऐवजी नैसर्गिक भाषेतील प्रश्नांसाठी त्यांची सामग्री ऑप्टिमाइझ करणाऱ्या व्यवसायांसाठी संधी निर्माण होत आहेत.

व्हिज्युअल शोध एकत्रीकरण

लोक मजकूराऐवजी प्रतिमा वापरून अधिकाधिक शोध घेतात. AI व्हिज्युअल शोध इंजिनसाठी उत्पादनांच्या प्रतिमा आणि मेटाडेटा ऑप्टिमाइझ करण्यास मदत करते, परंतु खरी संधी व्हिज्युअल शोध हेतूचे नमुने समजून घेणे आहे.

अॅट्रिब्यूशन जे खरोखर कार्य करते

सध्याचे ॲट्रिब्यूशन मॉडेल्स निरुपयोगी आहेत कारण ग्राहकांचे प्रवास गुंतागुंतीचे आहेत. AI कोणत्या टचपॉइंट्समुळे खरेदीचे निर्णय खरोखरच प्रभावित होतात हे समजून घेण्यात अधिक चांगले होईल, ज्यामुळे विपणकांना व्यर्थ मेट्रिक्सवर पैसे वाया घालवणे थांबवता येईल.

मार्केटिंगमध्ये AI लागू करण्यासाठी व्यावहारिक पावले

एका कंटाळवाण्या समस्येने सुरुवात करा

काहीतरी विशिष्ट आणि मोजण्यासारखे निवडा. ईमेल पाठवण्याची वेळ, जाहिरात प्रेक्षक सुधारणा किंवा सामग्री विषय संशोधन. एक उपाय लागू करा, 90 दिवसांसाठी परिणाम मोजा, ​​नंतर विस्तार करायचा की पुढे जायचे हे ठरवा.

प्रथम तुमचा डेटा दुरुस्त करा

एआय तुमच्या डेटाप्रमाणेच चांगले आहे. कोणतीही एआय साधने लागू करण्यापूर्वी, तुमच्या ग्राहक डेटाबेस, वेबसाइट विश्लेषणे आणि ईमेल सूचीचे ऑडिट करा. स्वच्छ डेटा उपयुक्त अंतर्दृष्टी निर्माण करतो; गोंधळलेला डेटा महागड्या चुका निर्माण करतो.

मानवांना मानवांच्या नियंत्रणात ठेवा

संख्या-क्रंचिंग आणि पॅटर्न-स्पॉटिंगसाठी AI वापरा. रणनीती, सर्जनशीलता आणि भावनिक बुद्धिमत्ता किंवा जटिल समस्या सोडवण्याशी संबंधित कोणत्याही गोष्टीसाठी मानवांना जबाबदार ठेवा.

अविरतपणे मोजा

प्रत्येक AI अंमलबजावणीने तीन महिन्यांच्या आत स्पष्ट ROI दर्शविला पाहिजे. जर तसे झाले नाही, तर एकतर अंमलबजावणी चुकीची आहे किंवा वापर प्रकरण तुमच्या व्यवसायासाठी योग्य नाही.

AI मार्केटिंगचे भविष्य कसे घडवेल

भविष्यात मानवी विक्रेत्यांना रोबोट्सने बदलणे अपेक्षित नाही. तर, मानवी विक्रेत्यांना ग्राहकांचे वर्तन समजून घेण्यासाठी आणि अधिक प्रभावी मोहिमा तयार करण्यासाठी अलौकिक क्षमता देणे अपेक्षित आहे.

एआय सह जिंकणाऱ्या कंपन्या रोमांचक गोष्टी वाईट पद्धतीने करण्याऐवजी कंटाळवाण्या गोष्टी अपवादात्मकरित्या चांगल्या प्रकारे करण्यासाठी त्याचा वापर करत आहेत. त्या प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करत आहेत, उद्योगांमध्ये क्रांती घडवत नाहीत.

त्यामुळे रोमांचक कॉन्फरन्स प्रेझेंटेशन्स तयार होणार नाहीत, परंतु त्यामुळे फायदेशीर व्यवसाय तयार होतात.

सर्वात यशस्वी AI डिजिटल मार्केटिंग अंमलबजावणी ग्राहकांना अदृश्य असतात आणि संघांसाठी अमूल्य असतात. ते तांत्रिक नवीनतेचा पाठपुरावा करण्याऐवजी मोजता येण्याजोग्या परिणामांसह वास्तविक समस्या सोडवतात.

हे एक कटू सत्य आहे: AI वाईट विक्रेत्यांना चांगले बनवणार नाही, परंतु ते चांगल्या विक्रेत्यांना थांबवता येणार नाही असे बनवेल. प्रश्न हा नाही की AI मार्केटिंगमध्ये बदल घडवून आणेल का—प्रश्न हा आहे की तुम्ही त्याचा वापर वास्तविक समस्या सोडवण्यासाठी कराल की चमकणाऱ्या वस्तूंमागे धावण्यासाठी.

निवड तुमची आहे, परंतु लाखो कमावणाऱ्या कंपन्यांनी आधीच निर्णय घेतला आहे.

Grab, The Economist, Netflix आणि Starbucks यासह कंपन्यांच्या सत्यापित केस स्टडीज आणि दस्तऐवजीकरण केलेल्या परिणामांवर आधारित. आर्थिक आकडेवारी आणि कार्यप्रदर्शन मेट्रिक्स सार्वजनिक अहवाल आणि कंपनीच्या विधानांद्वारे पुष्टी केली गेली आहेत.